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GoogLeNet中1X1卷积核的作用是控制输入的通道个数,减少卷积操作参数,还能起到shortcut的作用。
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大的卷积核可以获得大粒度的特征,而小的卷积核可以获得比较局部的图像特征。
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卷积神经网络最后都需要2层或多层全连接层,才能起到分类的功能。
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